【大量データ分析システム（スマート･ビジネス･データ･サー...

All Rights Reserved. Copyright© 2013 Kiyo Information Systems, Ltd.

紀陽情報システム株式会社

紀陽銀行におけるデータ仮想基盤の導入事例のご紹介

２０１３年１１月１５日

【大量データ分析システム

（スマート･ビジネス･データ･サービス）

の活用事例】

企画室長冷水史和企画室長冷水史和


（１）会社/自己紹介

（２）最近１０年の銀行のＩＴ環境の変遷

（３）紀陽銀行における情報系システム構成図

（５）情報系システムが抱える課題解決策として、弊社では仮想化技術に着目

（７）まとめ

（４）情報系システムが抱えている課題

2

（６）大量データ分析システム（スマート･ビジネス･データ･サービス）の概要

■ アジェンダ


(1) 会社名紀陽情報システム株式会社（略称：ＫＪＳ）

（会社概要）

● 紀陽情報システムは、紀陽銀行のシステム開発子会社

● 地銀のシステム関連会社として「競争力あるシステム会社」

● 地元自治体・企業のＩＴ化支援

● 全国の金融機関に対するＩＴソリューションの提供

(2) 設立昭和60年2月1日

(3) 資本金８，０００万円（２０１３年３月期）

(4) 代表者代表取締役阪本彰央

(5) 従業員２９８名（２０１２年４月末現在）

(6) 売上額３２億（２０１２年度）

(7) 所在地

本社和歌山市中之島２２４０（紀陽銀行向芝オフィス内）

東京支社東京都千代田区神田小川町２丁目５番地

大阪開発センター大阪市北区堂島２丁目１番４３号

本社（紀陽銀行向芝オフィス）

売上高

金融ｼｽﾃﾑ（紀陽）

金融ｼｽﾃﾑ（紀陽以外）

公共・企業システム

KDC運営関連

3


ネットワークの高速化・光ケーブル化・ルーターネットワーク

・アナログ回線・交換機、モデム

ネットワークネットワーク

自営化 ⇒ 共同化（共同センター利用、２センター化）

レガシーシステム・ベンダー専用OS ・ベンダー専用ＲＤＢ

基幹系のオープン化

・Windows Server2008 ・SQL Server2008

勘定系

Thinクライアント化

顧客DB･融資支援･営業支援･収益管理等

センターサーバ集中化営業店サーバ分散・拠点サーバ

イメージ処理（印鑑イメージ、申込書イメージ）、ログの集中化紙類、電子媒体 (ローカル保管)

音声データコールセンター、お客様相談室、 ⇒ 音声のText変換 (ローカル録音）

映像データ(店内、ATM店舗外等)のセンター集中化、顔認識システムとの連携検討映像データ

(ローカル保管)

2013～～2012 2004 ～ 2010 （年度）

Fatクライアント

基幹系ＤＷＨ

WEBシステムへＣ/Ｓシステム情報系

4

業務端末・その他系

端末更改


5

勘定系ＤＢサーバ

勘定系オンラインＤＢ

静的ＤＢ作成

勘定系静的ＤＢ

共用明細ＤＢ作成

目的別ＤＢ作成

基幹系ＤＷＨバッチ処理

ＥＴＬバッチ処理

COBOL バッチ処理

基幹系ＤＷＨサーバ

目的別ＤＢ

還元帳表

サブシステム用データ

情報系サーバ群

ＤＢＭＳ

収益管理

営業支援

融資･営業支援システム連携

アプリケーション連携

共用明細ＤＢ

電子帳表


配信

配送

配信

融資支援

・・・

（情報系の課題）・情報系の大量データが活用されていない・データが分散されていて連携できない・その為、顧客軸での横串検索ができない・分析作業に膨大な時間を費やしている

（業後バッチの課題）・ＣＯＢＯＬレス・バッチレス・帳票レス・業後バッチ


6

・多くの情報系システムは個別最適化が進み、サイロ型が拡大

・業務システム単位に、１００以上の物理データベースが存在

・データが分散されている為、データ連携やデータ横串が困難

・銀行内にも大量データがあるが、充分活用されていない

・物理DBの統合は、コストも時間もかかり事実上不可能に近い

・情報系システムの多様化に伴い、勘定系バッチ処理の複雑化業後バッチ処理時間の拡大

➡ 情報システム部門の運用への圧迫にもなっている


・全社横断でデータを統合して見える仕組みが必要

➡ 個別システムのデータを全社横断で『見える化』の仕組み ➡ 意思決定の為の首尾一貫した『シングルビュー化』の実現

7

・データ統合、データ整備の過程で、企業内データ間および外部データを基にデータクレンジング、データ補足作業も重要 ➡ データ正規化

・構造化データだけでなく、非構造化データの取り込みも必要

・外部データの取り込み、活用の必要性 ➡ オープンデータ、国勢調査、人口・世帯数データ、地図等 ➡ 各企業のホームページのニュースリリース等 ➡ 不動産関連の情報等

自由に使いたい、分析に活用したい ➡ ニーズがある

・データ統合が１つの解決策となりうる


8

１．システム要件

・物理ＤＢを仮想的に統合し、最新データを活用できる環境を構築

・各業務システムの情報（物理ＤＢ）は、そのまま、カスタマイズ無し

・大量DBの基盤にレッドハット社の『JBoss Data Services』を利用

・論理DBモデルの構築 ➡ ユーザの要望に迅速に対応可能

・極力、素データ（明細データ）をベースとし、集約、マート処理無し

２．仮想化技術を活用した、大量データ分析システムの構築

・ＯＳＳの活用 ➡ ノンプログラミングによる導入期間短縮、コスト削減

・各サブシステム単位の複数のデータを仮想統合し、Single View化 ➡ レッドハット社『JBoss Data Services』の導入、仮想ＤＢ構築

・ BI（Business Intelligence）ツールとの連携 ➡ ＵＩ(User Interface)としてQlik Viewを活用


9

３．ＯＳＳ(Open Source Software)の活用により早く、安く実現

（１）従来型の開発方法

案件発生の都度、各サブシステム単位にカスタマイズ

➡ 工数・時間がかかる ➡ 目的別にマートの作成 ➡ ますます、データ分散、リソース拡大、管理コスト膨大、メンテ困難

（２）ＯＳＳの活用による開発方法

・低コスト、開発容易性、変更柔軟性があり、簡単にデモ環境を構築実際のデータに接続して確認可能

・スモールスタートによるリスク軽減 ➡ アジャイル開発的な発想、ある程度業務を絞ってスタート

ＯＳＳの利活用安く､早くのスピード感

がある

時間・工数がかかるスピード感がない

解決策はOSSの活用


４．ユーザ目線の提案

10

・ユーザヒアリングを頻繁に実施して、課題･要望の収集

(1) 現状、業務での計数分析 ➡ 属人的な作業、時間がかかっている

(2) 各業務システム毎に、データを保存している為 ➡ 横串でみれない

(3) 欲しいデータを探すのに時間がかかる

➡ 大量データ・リソースの問題、システムの複雑さ

➡ レガシーシステムとの連携の問題

・解決策 ➡ JBoss Data Services、Qlik Viewを活用したデモを提案

大量顧客データを扱う仮想ＤＢ基盤として､JBoss Data Servicesを、ＵＩとして、Qlik View (BIツール:Business Intelligence)を利用したデモを各本部で実施

結果、一般的に情報系が抱えている課題と同じ

解決策は見て・触って・体験してもらう


11

◆デモの内容について

●データ内容

ＡＴＭの１か月の取引データ（約４００万件）

ＡＴＭカードローンの事前審査データ（約１００万件）

カードローン残高データ（約５万件）を、対象データとする。

●抽出条件

カードローン契約先でカードローンを使用されていない客層を抽出。

また、条件をその場で変更して、数秒で抽出実施。

抽出時間が短いため、リトライが何度も可能。

●シュミレーション

ＡＴＭの１か月の取引データから、店舗外別、取引別、コンビニ･郵貯別、

顧客年齢別等抽出シュミレーションを実施。

４．デモの実施

◆デモの実施

2012年11月から2013年1月にかけて本部８部署デモ実施回数１２回

打合せ回数２２回


・大量データをインメモリにロードし、データを様々な角度で連想探索できる。「解の探索=Business Discovery」は、Ｑｌｉｋ Viewの特徴

・インメモリのデータ操作・独自のデータ圧縮技術により、大量データデータでも高速な分析、直感的なデータ分析が簡単に素早くできる

12

■ ＱｌｉｋＶｉｅｗの特徴 ⇒ 選択した理由

※ 図は、Qlik Tech社の資料を利用


13

メタデ－タリポジトリ

物理モデル

データベース

ＤＢＭＳ

融資支援

営業支援

収益管理

投信情報

利用者

ＱｌｉｋＶｉｅｗ

融資支援業務

営業支援業務

ＡＬＭ・収益

管理業務

投信業務

ＪＢｏｓｓＤａｔａＳｅｒｖｉｃｅｓ

仮想データベース

論理モデル

６．仮想ＤＢ概念図

● レッドハット社の『JBoss Data Services』を利用した仮想ＤＢ概念図


・Qlik Viewは、大量データの連想探索に強いBI環境を提供するが、アプリケーションからのデータ操作(SQLアクセス)は負荷が大きいと判断

・JBoss Data Servicesは、SQLでアクセスできる仮想データ環境を提供するが、データ分析機能は提供していない。次期バージョンで提供予定ではあるが、連想探索の観点ではQlik Viewが優位と推測

・両社を組み合わせることの新しい価値を創出

14

■ JBoss Data Services + Qlik View 組み合わせの価値

要件 JBoss Data

Services

QlikVie

w JBoss DS + QlikViewの価値

経営ダッシュボード/BI △ (次期バージョン)

◎ ◎ 経営DSBと分析部門で使い分け

大量データからの連想探索 × ◎ ◎ 分析部門での連想探索に有効

接続先データソースの豊富さ SQL, Hadoop, NoSQL, Salesforce, SAP,Teradata, Netezza, OpenData, LDAP,XML, File, Excel, Amazon Redshift, etc

○ ◎ ◎

外部インタフェース (SQL, Webサービス) ◎ × ◎

論理スキーマの自在な定義 ◎ × ◎

データベースとしての機能 SQL,ストアドプロシジャー,最適化,データセキュリティ, etc

◎ × ◎

様々な

アプリケーションからの利用

が可能

14


15

・各部において、報告資料等作成に、ＥＸＣＥＬ等駆使している。

作業内容が属人的になっており、作業時間もかかっている。

➡ 作業時間短縮により、効率化・省力化の効果が望める

・本来のＢＩツールとしての機能の活用

➡ データ分析、データの傾向性、顧客行動パターンの分析等に活用できる有効なツールである。

➡ EBM等への展開が望める

➡ 各企画セクションにて、仮説検証の実施が望める

７．デモに対する各部の評価

結果、早く導入して使いたいとの声が多かった


８．開発スケジュールと導入部署

16

・開発実施期間

開発着手２月本番稼動４月１５日開発期間約２．５カ月開発要員２名

・導入部署

4月15日２部署（コールセンター、リテール部門） 5月13日３部署（消費者ローン、投信推進部門、事務部門） 6月10日３部署（融資部門、支店統括部門、経営企画部門）

・2ヶ月半の短期間で導入、工数は５人月

・既存システムのカスタマイズはゼロ

・オンスケジュールで８部署に導入


９．活用事例

17

(1)対象データ・マスター系データ

顧客データ：３３０万件(行)､５５７項目(列)

普通預金データ：２４０万件(行)､１００項目(列) 他７種類

・明細系データ

自動機取引データ１カ月分：４２０万件(行)､８２項目(列)

口座振替データ１カ月分：１６００万件(行)､８２項目(列)

他４種類 ※明細系データについては、時系列累積を実施

(2)コールセンターでのコールリストの抽出

抽出条件の柔軟な変更が可能

(3)モニタリング関連

・ＡＴＭ手数料無料サービス・預金キャンペーン状況・個人ＩＢの利用状況・投資信託、保険販売状況・自動機利用状況・顧客収益状況・渉外担当者の行動

(4)格付保有債務者リストの作成

(5)仮説検証

・給振口座獲得の収益性分析


18

●仮想ＤＢ基盤で稼働する新しい大量データ利活用ソリューション

１．企業内の多くの情報・データを低コストで自由自在に利活用可能

４．既存システム、既存ＤＢには、手をいれない

２．必要に応じて、データの拡張・拡大が容易にできる仕組みの提供

３．複雑なシステムを「データ移行せずに」統合して検索が可能

５．JBoss Data Services で物理ＤＢ内の大量データを仮想的に一元化し、

Qlik View でインメモリに取り込み、データ抽出、解析可能とする。

６．非構造化データ(SNS､Salesforce等)や外部データ(オープンデータ

等)も、必要に応じて、仮想領域上に構築可能

７．分析作業の省力効果、大量データ・情報の「見える化」からさらに「使える化」を実現


●スマート･ビジネス･データ･サービス（Sbiz@pp）の適用

（１）ニーズのヒアリング・分析

（２）中間テーブル（マートＤＢ）の設計・構築

（３）データ抽出、切り出し等のプログラム開発、テスト

（４）ＢＩツールの構築･適用＆検証

（５）稼働後のユーザサポート支援

19

（１）（２）（３）（４）（５）

適用工程比較

（１）（２）（４）（５）

従来

Sbiz@pp

５月２月１月３月４月６月稼働後

従来6カ月のプロジェクトと仮定した場合

Sbiz@ppは、開発･テスト工程不要、前後の工程で吸収、

約2.5カ月で稼働（開発規模によって変動あり）


１．初期導入・運用コストを抑えて、かつ早く導入できます。

２．導入検討時において、ユーザ部門でプロトタイプにてパイロット実施を行い、適合度･可用性の確認ができます。

３．既存システムへの影響が少ない為、システム部門への負荷軽減が図れます。

４．JBoss Data Services を採用し、データ仮想化を実現すると共に、より柔軟で信頼性の高いデータ統合を実現します。

５．紀陽銀行で培ってきた長年の銀行業務の「目利き」力を活かし、金融システムに経験豊富なＫＪＳのコンサルタントが御社のビジネスを支援いたします。

20

●スマート･ビジネス･データ･サービスの特徴

・今後のチャネル･商品の多様化、営業スタイルの変化に迅速に対応できる、データ分析環境の構築および支援を提供いたします。

・既存システムに影響を与えず、必要に応じてスモールスタートの導入が可能です。

・地域の人口･産業の急速な変化に対応すべく、行内のビッグデータだけでなく、外部のオープンデータを取り込み、仮想データ統合することも可能です。


21

勘定系ＤＢサーバ

勘定系オンラインＤＢ

静的ＤＢ作成

勘定系静的ＤＢ

共用明細ＤＢ作成

目的別ＤＢ作成

基幹系ＤＷＨバッチ処理

ＥＴＬバッチ処理

COBOL バッチ処理

基幹系ＤＷＨサーバ

目的別ＤＢ

還元帳表


情報系サーバ群

ＤＢＭＳ

収益管理

営業支援

融資･営業支援システム連携

アプリケーション連携

共用明細ＤＢ

電子帳表


配信

配送

配信

融資支援

（課題）・ＣＯＢＯＬレス・バッチレス・帳票レス・業後バッチ

仮想データベース（ＪＢｏｓｓＤＳ）レプリカオンラインDB

大量データ処理基盤の活用

ＸＭＬ Salesforce

大量データ検索

Ｇｏｏｇｌｅ

Appliance

（今後）・ＩＦＲＳ対応・ＢＩＳⅢ対応明細管理が必要

●今後の展開について


１．情報系システムの課題の解決策として、データ統合は必須と考えられる。

22

３．仮想化技術を検討する上で、OSSの利活用は必須と考える。コスト、柔軟性だけでなく、ベンダーロックインの回避にも繋がる。

２．既存の情報系システムは、現状業務での利用とし、別途、仮想化技術を利用して、データ統合を検討することが望ましい。

４．今後の情報系システムは、従来のウオータフォール型の開発では、経営の要求スピードに対応できない。OSSを利活用したアジャイル型開発の導入･適用が必要と考える。

５．弊社の『スマート･ビジネス･データ･サービス』ソリューションは、今後の新しい要望に柔軟に対応していきます。

・仮想JBoss Data Servicesの対象拡大・仮想DBの論理データの正規化(データクレンジング、データ補完）・各データの意味に応じて、セキュリティを定義、閲覧制限の確保・今後ますます求められる明細データベース(ﾏｽﾀｰTRX)の構築・ルールエンジンの適用(JBoss BRMS) ・オープンデータ、非構造化データ(SNS､Salesforce等)の取り込みおよび既存データとのデータ統合の実現


■Sbiz＠pp 評価導入サービス提供内容

・お客様のデータを活用し､“横串データの見える化・使える化”の評価プロジェクトを支援します

・評価期間：２週間～１ヶ月

・評価場所：お客様環境

・評価実施サービス提供者：紀陽情報システム

・費用：紀陽情報システムによるＳbiz＠pp評価導入サービスを個別にお見積り

・特典：評価期間中における、JBoss Data Services、 QlikViewのサポート付き無償利用

23

【最後に】


■Sbiz＠pp評価導入サービスの適用イメージ

検収と評価

導入へのご検討

３週間

２週間～１か月

ご検討期間評価実施

・サービス提供契約（KJS）

・評価版提供(Red Hat) (QlikTech)

約１か月～２か月

導入１ﾌｪｰｽﾞ

導入２ﾌｪｰｽﾞ

導入３ﾌｪｰｽﾞ

・サービス提供契約（KJS）

・製品版購入

・ＰoＣのご提案・ＮＤＡ・対象選定

・接続確認・仮想統合モデル・ビュー確認

24

短期間導入を繰り返し展開


25

■Sbiz＠pp評価サービス提供の体制

お客様

お客様/ＳＩ

紀陽情報システム

レッドハット

JBoss製品提供､サポートサービス(評価期間は､無償)

Sbiz＠ppサービス提供

※評価期間が終了し、本格的なプロジェクトを進める場合、 JBoss製品､および､必要に応じてレッドハットのコンサルティングサービスをご提案致します


26

■ 要件から比較した製品の選択

要件 JBoss

DS

Qlik

View A社考慮事項

大量データから自在なデータ分析をしたい ◎ QlikViewの連想探索は有効

経営の判断になる日々のダッシュボードを提供したい

い ◎ ◎

QlikViewは、クライアントライライセンスのため、多数配布布は困難

バッチプログラムを削減し, 効果的なデータ抽出をしたい

たい ◎ ◎

連携したいデータソースが多岐・多数に渡っている ◎ ◎ データソース数に関わらないいライセンスの考え方

仮想データベースとして利用したい ◎ △ A社は、更新はできない

細かいカスタマイズや拡張、チューニングができる。

SQL, ストアドプロシジャ, XML処理, トランザクションなど

ンなど

◎

外部アプリケーションから仮想データにアクセスしたい

たい ◎ △

A社は、JDBC/OLEDBに限定。定。REST-WSなどに欠ける・JBoss DSとQlikViewの組み合わせは、分析中心のヘビーユーザと参照中心の経営

ダッシュボード利用を効率的に使い分けるソリューション

・バッチプログラム削減、多岐の連携、更新トランザクション、外部アクセス、チューニングなど応用的な利用を考えた場合、JBoss DSは機能豊富

・A社は少量データの仮想データ統合に有効。仮想データベースとしての機能面では、 JBoss DSが機能豊富

(ご参考)


● 行内データ活用のサイクル（考え方）

仮想データベースを中心としてＰＤＣＡのサイクルを回すことで、顧客のセグメント化などの仮説の精度を向上

これまで大変だった、キャンペーン結果の評価も仮想データベースを活用することで簡単に実現可能

来店・Web上で

ご成約

顧客反応結果は、

マルチチャネルでの

営業活動へ利用

各情報系サーバからデータを集約

・・・

ＡＴＭなどで顧客毎のキャンペーン・顧客反応の収集など、セールス強化やマーケティング情報の収集に活用

顧客反応のフィードバック成約結果の収集

顧客反応や成約結果を踏まえた評価が可能に

仮想DB

データ収集

仮説・立案

実行

評価顧客

ｾｸﾞﾒﾝﾄｷｬﾝ

ﾍﾟｰﾝ

顧客

反応

成約

結果

収益

管理

営業

支援

ＣＩＦ

ﾃﾞｰﾀ

様々なデータを活用した高精度でタイムリーな情報を活用した仮説・立案を実現

欲しい情報を短時間でデータ収集できる環境を容易に構築 CIF

データ営業支援収益管理

セールス対象セグメントの分析を色々な角度から分析・仮説することが可能となります。

例えば、ＡＴＭでセールス有無による成約率の評価などが可能となります。

・・・

27

(ご参考)


28

ご清聴ありがとうございました

お問い合せ先

冷水史和

[email protected]

【大量データ分析システム （スマート･ビジネス･データ･サー...

Documents

【大量データ分析システム（スマート･ビジネス･データ･サー...